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Docker 安装 Qdrant 向量库的教程文章,适用于 Windows 环境下通过 Docker 部署 Qdrant 服务。
引言
在 Windows 系统上直接安装 Qdrant 服务环境时,可能会因为依赖或权限等问题导致安装失败。这时可以借助 Docker 容器来部署 Qdrant 服务,只需下载并运行官方镜像,即可快速启动向量数据库。本文将从 Docker 环境配置开始,带你一步步完成 Qdrant 服务的部署,并在飞算 JavaAI 中配置向量库地址,实现智能分析功能。
文章目录
- 引言
- 一、前提条件
- 二、配置 Docker 镜像加速器
- 三、下载 Qdrant 镜像
- 四、验证镜像
- 五、运行容器并映射端口
- 六、检查容器状态
- 七、查看日志
- 八、访问 Web 管理界面
- 九、飞算 JavaAI 中配置向量库
- 十、离线环境下的镜像加载
- 结语
一、前提条件
- 已在 Windows 上安装并启动 Docker 服务。
- 对容器有网络访问需求,能拉取官方镜像或已准备好离线安装包。
二、配置 Docker 镜像加速器
-
打开
C:\ProgramData\docker\config\daemon.json。若不存在,请手动创建该文件夹及文件。 -
编辑
daemon.json,添加常用镜像源列表并启用 BuildKit:{ "registry-mirrors": [ "https://dhub.kubesre.xyz", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.registry.cyou", "https://docker-cf.registry.cyou", "https://dockercf.jsdelivr.fyi", "https://docker.jsdelivr.fyi", "https://dockertest.jsdelivr.fyi", "https://mirror.aliyuncs", "https://dockerproxy", "https://mirror.baidubce", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.nju.edu", "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu", "https://docker.mirrors.ustc.edu", "https://mirror.iscas.ac", "https://docker.rainbond", "https://docker.m.daocloud.io/", "https://huecker.io/", "https://dockerhub.timeweb.cloud", "https://noohub.ru/", "https://dockerproxy", "https://docker.mirrors.ustc.edu", "https://docker.nju.edu", "https://xx4bwyg2.mirror.aliyuncs", "http://f1361db2.m.daocloud.io", "https://registry.docker-cn", "http://hub-mirror.c.163", "http://docker-mirror.aigc2d", "http://hub.rat.dev", "http://docker.1ms.run", "http://docker.1panel.live", "https://docker.xunyuan.me" ], "experimental": true, "features": { "buildkit": true } } -
保存后,通过 PowerShell(以管理员身份)或命令提示符重启 Docker 服务:
Restart-Service docker
三、下载 Qdrant 镜像
注意:务必使用 1.14.1 版本,否则可能导致与飞算 JavaAI 分析插件不兼容。
docker pull qdrant/qdrant:1.14.1
如果服务器无法访问外网,你可以在可联网的机器上执行以上命令,然后将镜像导出并移至目标机器(详见后文“离线安装”章节)。
四、验证镜像
docker images | grep qdrant
你会看到已下载的 qdrant/qdrant 镜像及其版本号。
五、运行容器并映射端口
Qdrant 服务提供两种端口:
- HTTP/Web UI:容器内固定为 6333,需映射到宿主机(本文示例映射到 6335)
- gRPC:容器内固定为 6334,需映射到宿主机(本文示例映射到 6356)
命令说明
-d:后台运行-p <宿主机端口>:<容器端口>:端口映射qdrant/qdrant:1.14.1:指定镜像及版本
-
启动 Web UI:
docker run -d -p 6335:6333 qdrant/qdrant:1.14.1 -
启动 gRPC 服务:
docker run -d -p 6356:6334 qdrant/qdrant:1.14.1
如果想将两者合并在一个命令中启动(同一个容器同时映射两个端口),可执行:
docker run -d -p 6335:6333 -p 6356:6334 qdrant/qdrant:1.14.1
六、检查容器状态
docker ps | grep qdrant
确认容器已启动并处于运行状态。
七、查看日志
docker logs -f <容器ID>
若日志中出现 Qdrant server has been successfully started 等字样,表示服务已正常运行。
八、访问 Web 管理界面
在浏览器中输入:
http://<宿主机IP>:6335/dashboard#
即可打开 Qdrant Dashboard,监控与管理向量库。
提醒:此处端口须与第 5 步中映射的宿主机端口一致。
九、飞算 JavaAI 中配置向量库
-
打开飞算 JavaAI 客户端,进入 高级设置。
-
找到 向量库地址,填写:
<宿主机IP>:6356其中
6356为第 5 步映射的 gRPC 端口。 -
应用设置并启动 智能分析 功能。
十、离线环境下的镜像加载
当目标服务器无法访问 Docker Hub 时,可参考以下步骤进行离线安装:
-
在可联网机器上执行:
docker pull qdrant/qdrant:1.14.1 docker save -o qdrant_1.14.1.tar.gz qdrant/qdrant:1.14.1 -
将
qdrant_1.14.1.tar.gz传输到目标服务器后:docker load -i qdrant_1.14.1.tar.gz -
然后即可从第 4 步开始,按照相同命令启动容器。
结语
通过上述步骤,你已在 Windows 上使用 Docker 成功部署了 Qdrant 向量库,并在飞算 JavaAI 中完成了向量数据库的配置。后续可根据业务需求,自行调整资源限制、数据持久化挂载卷等高级配置,进一步优化向量搜索性能与稳定性。祝你使用愉快!
Docker 安装 Qdrant 向量库的教程文章,适用于 Windows 环境下通过 Docker 部署 Qdrant 服务。
引言
在 Windows 系统上直接安装 Qdrant 服务环境时,可能会因为依赖或权限等问题导致安装失败。这时可以借助 Docker 容器来部署 Qdrant 服务,只需下载并运行官方镜像,即可快速启动向量数据库。本文将从 Docker 环境配置开始,带你一步步完成 Qdrant 服务的部署,并在飞算 JavaAI 中配置向量库地址,实现智能分析功能。
文章目录
- 引言
- 一、前提条件
- 二、配置 Docker 镜像加速器
- 三、下载 Qdrant 镜像
- 四、验证镜像
- 五、运行容器并映射端口
- 六、检查容器状态
- 七、查看日志
- 八、访问 Web 管理界面
- 九、飞算 JavaAI 中配置向量库
- 十、离线环境下的镜像加载
- 结语
一、前提条件
- 已在 Windows 上安装并启动 Docker 服务。
- 对容器有网络访问需求,能拉取官方镜像或已准备好离线安装包。
二、配置 Docker 镜像加速器
-
打开
C:\ProgramData\docker\config\daemon.json。若不存在,请手动创建该文件夹及文件。 -
编辑
daemon.json,添加常用镜像源列表并启用 BuildKit:{ "registry-mirrors": [ "https://dhub.kubesre.xyz", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.registry.cyou", "https://docker-cf.registry.cyou", "https://dockercf.jsdelivr.fyi", "https://docker.jsdelivr.fyi", "https://dockertest.jsdelivr.fyi", "https://mirror.aliyuncs", "https://dockerproxy", "https://mirror.baidubce", "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.nju.edu", "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu", "https://docker.mirrors.ustc.edu", "https://mirror.iscas.ac", "https://docker.rainbond", "https://docker.m.daocloud.io/", "https://huecker.io/", "https://dockerhub.timeweb.cloud", "https://noohub.ru/", "https://dockerproxy", "https://docker.mirrors.ustc.edu", "https://docker.nju.edu", "https://xx4bwyg2.mirror.aliyuncs", "http://f1361db2.m.daocloud.io", "https://registry.docker-cn", "http://hub-mirror.c.163", "http://docker-mirror.aigc2d", "http://hub.rat.dev", "http://docker.1ms.run", "http://docker.1panel.live", "https://docker.xunyuan.me" ], "experimental": true, "features": { "buildkit": true } } -
保存后,通过 PowerShell(以管理员身份)或命令提示符重启 Docker 服务:
Restart-Service docker
三、下载 Qdrant 镜像
注意:务必使用 1.14.1 版本,否则可能导致与飞算 JavaAI 分析插件不兼容。
docker pull qdrant/qdrant:1.14.1
如果服务器无法访问外网,你可以在可联网的机器上执行以上命令,然后将镜像导出并移至目标机器(详见后文“离线安装”章节)。
四、验证镜像
docker images | grep qdrant
你会看到已下载的 qdrant/qdrant 镜像及其版本号。
五、运行容器并映射端口
Qdrant 服务提供两种端口:
- HTTP/Web UI:容器内固定为 6333,需映射到宿主机(本文示例映射到 6335)
- gRPC:容器内固定为 6334,需映射到宿主机(本文示例映射到 6356)
命令说明
-d:后台运行-p <宿主机端口>:<容器端口>:端口映射qdrant/qdrant:1.14.1:指定镜像及版本
-
启动 Web UI:
docker run -d -p 6335:6333 qdrant/qdrant:1.14.1 -
启动 gRPC 服务:
docker run -d -p 6356:6334 qdrant/qdrant:1.14.1
如果想将两者合并在一个命令中启动(同一个容器同时映射两个端口),可执行:
docker run -d -p 6335:6333 -p 6356:6334 qdrant/qdrant:1.14.1
六、检查容器状态
docker ps | grep qdrant
确认容器已启动并处于运行状态。
七、查看日志
docker logs -f <容器ID>
若日志中出现 Qdrant server has been successfully started 等字样,表示服务已正常运行。
八、访问 Web 管理界面
在浏览器中输入:
http://<宿主机IP>:6335/dashboard#
即可打开 Qdrant Dashboard,监控与管理向量库。
提醒:此处端口须与第 5 步中映射的宿主机端口一致。
九、飞算 JavaAI 中配置向量库
-
打开飞算 JavaAI 客户端,进入 高级设置。
-
找到 向量库地址,填写:
<宿主机IP>:6356其中
6356为第 5 步映射的 gRPC 端口。 -
应用设置并启动 智能分析 功能。
十、离线环境下的镜像加载
当目标服务器无法访问 Docker Hub 时,可参考以下步骤进行离线安装:
-
在可联网机器上执行:
docker pull qdrant/qdrant:1.14.1 docker save -o qdrant_1.14.1.tar.gz qdrant/qdrant:1.14.1 -
将
qdrant_1.14.1.tar.gz传输到目标服务器后:docker load -i qdrant_1.14.1.tar.gz -
然后即可从第 4 步开始,按照相同命令启动容器。
结语
通过上述步骤,你已在 Windows 上使用 Docker 成功部署了 Qdrant 向量库,并在飞算 JavaAI 中完成了向量数据库的配置。后续可根据业务需求,自行调整资源限制、数据持久化挂载卷等高级配置,进一步优化向量搜索性能与稳定性。祝你使用愉快!
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